一種地形圖圖式質(zhì)量評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖式質(zhì)量評價的技術(shù)領(lǐng)域，具體而言涉及一種地形圖圖式質(zhì)量評價方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像質(zhì)量評價方法在圖像處理、計算機(jī)視覺和系統(tǒng)工程等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用價 值，圖像質(zhì)量評價方法可分為主觀質(zhì)量評價方法和客觀質(zhì)量評價方法兩類。主觀質(zhì)量評價 方法是指讓觀察者根據(jù)一些事先規(guī)定好的評價尺度或自己已有的經(jīng)驗，對待測試圖像按視 覺或主觀印象提出質(zhì)量判斷，并給出質(zhì)量分值。然而主觀質(zhì)量評價方法往往受到觀察者本 身因素的影響，而且進(jìn)行視覺心理測試經(jīng)常需要花費(fèi)的時間較長，對觀察環(huán)境有一定的限 制。因此，目前在圖像質(zhì)量評價中主要使用客觀質(zhì)量評價方法。
[0003] 專利申請(N102663764)公開了 一種基于結(jié)構(gòu)失真與空間頻率指標(biāo)的圖像質(zhì)量評 價方法，該方法在基于結(jié)構(gòu)失真的圖像質(zhì)量評價方法的基礎(chǔ)上，提出結(jié)構(gòu)失真與空間頻率 指標(biāo)結(jié)合的圖像質(zhì)量評價方法，從而實現(xiàn)了從影響圖像質(zhì)量評價的主要因素即亮度、清晰 度以及相關(guān)度對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價。該申請所選用的計算關(guān)系式較為簡單，但是只涉及到 原始圖像與失真圖像像素之間的計算。
[0004] 專利申請(CN105046277)公開了一種特征顯著性在圖像質(zhì)量評價中的魯棒機(jī)理研 究方法，其方法步驟為：首先，確立圖像質(zhì)量評價中特征選擇的目標(biāo)函數(shù)并初始化模型參 數(shù);其次，選擇最優(yōu)特征加入特征矩陣并移除特征干擾項;然后，計算圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)中 特征選擇的顯著性;接著，判斷是否滿足系統(tǒng)魯棒性要求或達(dá)到特征個數(shù)上限；最后，驗證 模型分類效果。該申請通過引入的系統(tǒng)特征信噪比衡量特征顯著性，求解圖像質(zhì)量評價系 統(tǒng)中光滑凸函數(shù)的約束優(yōu)化問題，有效地降低了非顯著特征對分類面的干擾，提升了圖像 質(zhì)量評價系統(tǒng)的魯棒性。
[0005] 現(xiàn)有的一些圖像質(zhì)量評價方法，存在如下問題：
[0006] 傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價在形狀特征方面是針對整個形狀區(qū)域，考慮幾何結(jié)構(gòu)信息的 失真情況，主要包含方向結(jié)構(gòu)和幾何正則結(jié)構(gòu)等信息失真度量。本發(fā)明根據(jù)控制文件建立 緩沖區(qū)，將獲得的符號式樣進(jìn)行量化，具有位移、尺寸、旋轉(zhuǎn)不變性，其檢測可靠性更高。
[0007] 傳統(tǒng)上對圖像顏色特征的評價是對圖像整體的描述，而且受到圖像某一區(qū)域內(nèi)全 部像素值的影響，無法反應(yīng)圖像某一特定塊的旋轉(zhuǎn)及伸縮變化的影響，因此不能準(zhǔn)確的獲 取圖像的局部單位特征，所以單一的顏色特征并不能作為衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種根據(jù)控制文件建立緩沖區(qū)，受圖像分辨率 和物體完整性的影響較小，在緩沖區(qū)范圍內(nèi)同時獲取其RGB符號色值，對其進(jìn)行全面的色彩 檢測，可靠性更高的地形圖圖式質(zhì)量評價方法。
[0009] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:一種地形圖圖式質(zhì)量評價方法，包括 以下步驟：
[0010] (1)數(shù)據(jù)源獲取:獲取待處理的數(shù)據(jù)并識別數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，并將所獲取的數(shù)據(jù)輸 入到數(shù)據(jù)處理器；
[0011] (2)根據(jù)基準(zhǔn)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0012 ](3)根據(jù)空間約束的Harr i S角點(diǎn)檢測形成地形圖內(nèi)圖廓角點(diǎn)的有效配對并實現(xiàn)圖 像校正；
[0013] ⑷根據(jù)基準(zhǔn)圖像和國家基本比例尺地圖圖式制作點(diǎn)狀矢量控制文件；
[0014] (5)基于空間緩沖分析進(jìn)行符號色值的檢測；
[00?5] (6)基于GrabCut分割算法實現(xiàn)符號式樣的檢測；
[0016] (7)根據(jù)符號色值和符號式樣檢測結(jié)果進(jìn)行地形圖圖式質(zhì)量評價。
[0017] 進(jìn)一步地，步驟（1)中，數(shù)據(jù)源包括基準(zhǔn)圖像和待處理數(shù)據(jù);所述基準(zhǔn)圖像分為標(biāo) 準(zhǔn)分幅數(shù)據(jù)和任意分幅數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)類型為后綴名*. jpg的JPEG、*, tif的TIFF或*.img的 頂AGINE Image;待處理數(shù)據(jù)分為標(biāo)準(zhǔn)地形圖分幅數(shù)據(jù)和任意地形圖分幅數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)類型 為后綴名 *.shp 的 Shapefile、*.mdb 的 Personal Geodatabase 或 *.gdb 的 File Geodatabase〇
[0018] 進(jìn)一步地，步驟(2)中需要對待處理的數(shù)據(jù)源根據(jù)基準(zhǔn)影像進(jìn)行預(yù)處理，包括投影 轉(zhuǎn)換和矢量轉(zhuǎn)柵格，所述投影轉(zhuǎn)換用于將待處理數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系調(diào)整與基準(zhǔn)圖像的坐標(biāo)系一 致;所述矢量轉(zhuǎn)柵格用于將待處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為基準(zhǔn)圖像的數(shù)據(jù)類型。
[00?9 ] 進(jìn)一步地，步驟(3)中基于空間約束Harr i S角點(diǎn)的圖像校正包括如下步驟：
[0020] (a)讀取基準(zhǔn)圖像和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；
[0021] (b)根據(jù)圖像的大小為NXM將數(shù)據(jù)分成大小為LXL的數(shù)據(jù)塊，其中，N為列像素數(shù)， Μ為行像素數(shù)，L單位為像素，以圖像四角處最小圖像塊包含內(nèi)圖廓線相交的交點(diǎn)確定最小 的L為圖像分塊初始值，后續(xù)根據(jù)匹配效果動態(tài)確定L值，直到L = N或L=M;并根據(jù)分塊數(shù)據(jù) 的空間關(guān)系選取原始圖像四角處四塊數(shù)據(jù)作為代檢測數(shù)據(jù)；
[0022] (c)Harris 角點(diǎn)檢測；
[0023] (cOHarris角點(diǎn)匹配將歐氏距離作為評判描述子匹配程度的標(biāo)準(zhǔn)；
[0024] (e)利用RANSAC隨機(jī)抽樣一致性算法，根據(jù)幾何限制消除誤匹配，提高魯棒性；
[0025] (f)根據(jù)下式對得到的匹配角點(diǎn)分別在基準(zhǔn)圖像和待校正圖像間進(jìn)行空間約束；
[0026]
[0027]其中，Sl為兩個角點(diǎn)間距離，^為數(shù)據(jù)內(nèi)圖廓邊長(比例尺一定的地形圖其內(nèi)圖廓 的四個邊長是確定的），△ s為容差；cii為三個角點(diǎn)構(gòu)成的角度(理論上其構(gòu)成的角度為90 度），Δα為容差;Max(M，N)取M、N中的最大值；
[0028] (g)根據(jù)形成的內(nèi)圖廓角點(diǎn)有效匹配對完成圖像數(shù)據(jù)的校正。
[0029] 進(jìn)一步地，步驟(4)中根據(jù)基準(zhǔn)圖像和國家基本比例尺地圖圖式制作點(diǎn)狀矢量控 制文件，包括符號色值的確定和符號式樣的量化，所述符號色值的確定用于在CMYK模式下 確定靛青C、品紅M、黃Y、黑K的四色色值;所述符號式樣量化用于將具有幾何特征的符號以 重心、寬度和高度的指標(biāo)表示出來。
[0030] 進(jìn)一步地，步驟(5)中基于空間緩沖分析進(jìn)行符號色值的檢測包括如下步驟：
[0031 ] (1)根據(jù)創(chuàng)建的點(diǎn)狀控制文件生成緩沖區(qū)；
[0032] (2)將控制文件中的CMYK模式下的色值轉(zhuǎn)化為RGB模式下的色值，轉(zhuǎn)換公式如下：
[0033] R = 255*(100-C)*(100-K)/10000;
[0034] G = 255*(100-M)*(100-K)/10000;
[0035] B = 255*(100-Y)*(100-K)/10000;
[0036] (3)根據(jù)創(chuàng)建的緩沖區(qū)范圍在待檢測圖像內(nèi)進(jìn)行RGB色值匹配；
[0037] (4)根據(jù)匹配結(jié)果輸出符號色值檢測結(jié)果;所述測結(jié)果包括圖像對比和文字描述。
[0038] 進(jìn)一步地，步驟(6)中基于GrabCut分割算法實現(xiàn)符號式樣的檢測包括如下步驟：
[0039] 0-)根據(jù)點(diǎn)狀的控制文件生成用于GrabCut分割的矩形范圍；
[0040] (2'）根據(jù)符號色值檢測結(jié)果確定用于GrabCut分割的前景色，以提高分割精度；
[0041] (3'）在上述步驟（1)和（2)的基礎(chǔ)上進(jìn)行GrabCut分割，并通過灰度化和二值化得 到二值圖像；
[0042] (4'）通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算和開運(yùn)算，填充內(nèi)部斑點(diǎn)得到比較平滑的二值區(qū)域 后進(jìn)行輪廓檢測；
[0043] (5'）量化檢測的圖形，包括圖形的重心、寬度和高度；
[0044] (6'）與控制文件中的符號式樣的重心、寬度和高度進(jìn)行匹配，并輸出符號式樣檢 測結(jié)果;所述檢測結(jié)果包括圖形對比和文字描述；
[0045] 進(jìn)一步地，步驟(7)中需要根據(jù)符號色值和符號式樣檢測結(jié)果進(jìn)行地形圖圖式質(zhì) 量評價，所述圖式質(zhì)量評價包括如下步驟:根據(jù)輸出的符號色值檢測結(jié)果和符號式樣檢測 結(jié)果進(jìn)行定性和定量描述;當(dāng)符號色值或符號式樣任何一個出現(xiàn)錯誤就判定為不合格。 [0046]本發(fā)明的有益效果：
[0047] 本